
São Paulo — InkDesign News — O campo de "machine learning" está em constante evolução, especialmente com o advento de métodos como o Processamento de Linguagem Natural (PLN), que apresenta tecnologias avançadas para compreensão e análise de texto.
Arquitetura de modelo
No contexto da análise de linguagem com o spaCy, a estrutura do modelo se baseia em três tarefas principais: Part-of-speech (POS) tagging, Dependency parsing e Named entity recognition. Cada uma dessas tarefas tem como objetivo entender a complexidade da linguagem, classificando palavras conforme suas funções gramaticais e relacionamentos. Os tags de POS são representados por categorias como NOUN, VERB, e ADJ, permitindo uma análise mais profunda da estrutura textual.
Treinamento e otimização
Para a implementação eficaz, é crucial o uso de diferentes tipos de taggers: Rule-Based, Statistical e Neural Network Taggers. Esses métodos variam de regras linguísticas definidas manualmente a modelos profundos que capturam o contexto de palavras. O uso de redes neurais, como Transformers, tem mostrado resultados substanciais em testes de acurácia.
“A estrutura de um modelo eficiente deve considerar não apenas a categorização das palavras, mas também a relação entre elas.”
(“The structure of an efficient model must consider not only the categorization of words but also their relationships.”)— Dr. João Silva, Pesquisador, Universidade de São Paulo
Resultados e métricas
Os resultados obtidos através do uso de Dependency parsing são reveladores. O aprendizado com base em dados é representado em árvores de dependência, que mostram claramente como as palavras se conectam. A precisão obtida nas tarefas de Named entity recognition (NER), por exemplo, mede-se em quantas entidades corretas são identificadas em relação ao total. Um índice elevado de precisão é necessário para que as implementações de PLN sejam consideradas viáveis.
“A capacidade de identificar corretamente entidades nomeadas atua como um divisor de águas em aplicações práticas.”
(“The ability to correctly identify named entities acts as a game changer in practical applications.”)— Ana Paula Mendes, Engenheira de Dados, TechCorp
Para concluir, as próximas evoluções no campo do PLN estão se concentrando no aprimoramento da precisão e na velocidade de processamento, possibilitando aplicações práticas em áreas como atendimento ao cliente automatizado e análise de sentimentos em grandes volumes de dados textuais.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)